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龙图腾网获悉广州大学申请的专利基于非平衡数据的加密流量分类方法、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117056797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310963455.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于非平衡数据的加密流量分类方法、设备及介质是由鲁辉;田志宏;高锐;张曼;丁一帆;陈可;陈俊翰;梁儒烽;孙彦斌;苏申;仇晶设计研发完成，并于2023-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于非平衡数据的加密流量分类方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于非平衡数据的加密流量分类方法、设备及介质，方法包括：对原始流量进行切分过滤后进行数据包复合特征提取和数据包载荷特征提取；进行流量数据分析后设置基线，对低于基线值的流量送入WGAN‑GP网络进行训练，将高于基线值的流量送入OSS算法模型进行下采样获取平衡后的数据集合；按照预设比例划分为测试集和训练集，将训练集通过多层次时空特征提取模型进行训练；之后通过预设的特征融合模块和分类模块进行处理，获取训练好的多层次时空特征提取模型。本申请在数据处理时考虑了TCP数据包头中的tcpoptions字段通过两种采样方法实现数据平衡，采用的多层次时空特征提取模型使模型更加注重有区分度的特征信息，进而促进分类效果。

本发明授权基于非平衡数据的加密流量分类方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于非平衡数据的加密流量分类方法，其特征在于，包括： S1、对原始流量进行切分过滤后获取多个会话子文件，对所述多个会话子文件进行数据包复合特征提取和数据包载荷特征提取； S2、对多个会话子文件进行流量数据分析后设置基线，对低于基线值的流量送入WGAN‑GP网络进行训练，将高于基线值的流量送入OSS算法模型进行下采样获取平衡后的数据集合； S3、将所述平衡后的数据集合按照预设比例划分为测试集和训练集，将所述训练集通过多层次时空特征提取模型进行训练； S4、将训练后的数据通过预设的特征融合模块和分类模块进行处理，获取训练好的多层次时空特征提取模型； S5、将所述测试集通过所述训练好的多层次时空特征提取模型获取加密流量分类； 所述将所述训练集通过多层次时空特征提取模型进行训练具体包括：将数据包复合特征送入时序特征提取模块，将数据包载荷特征送入空间特征提取模块； 所述将数据包复合特征送入时序特征提取模块具体包括： 双向长短期记忆网络BiLSTM和Transformer的编码器部分，所述BiLSTM的输入层； 将数据包头复合特征分别送入Forward网络和Backward网络，最后将二者的输出结构进行拼接，即如下形式； 其中，和分别代表反向和正向网络的输出，是二者级联后的结果； 所述将数据包载荷特征送入空间特征提取模块具体包括：一维卷积神经网络1D‑CNN和Transformer的编码器部分； 所述S4具体包括： 通过特征融合模块将时序特征处理模块的结果和空间特征提取模块的结果进行形状处理； 通过分类处理模块的线性层、丢弃层、ReLU激活函数和归一化层将经过所述特征融合模块进行形状处理的数据的降至数据集标签类别数从而实现分类任务。

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